改进PSO算法及其在函数优化中的应用

针对微粒群算法PSO（Particle Swarm Optimization）应用于函数优化存在的问题,提出一种加入了梯度信息改进的微粒群算法。微粒群算法用于函数的优化,具有简单、效果好等优点。但是研究也表明该方法也存在着一些缺点,如计算时间较长、容易陷入局部最小等,这是由于算法本身的随机性决定的。梯度法是传统的优化方法,典型的特征是在确定优化解的方向时遵循梯度下降原则,因此在寻找优化值时方向比较确定,可以减少优化时间。为了克服PSO的缺点,在标准PSO优化策略中引入梯度原则,设计了一个具有梯度指导的PSO算法。现将改进的PSO算法应用于函数的优化,并与标准PSO算法的效果进行了比较。函数优化实验的结果表明,改进的PSO算法提高了标准PSO算法的收敛时间。     

变尺度搜索遗传算法在神经网络训练中的应用

为解决传统的BP学习算法因采用梯度搜索技术而具有的收敛速度慢、容易陷入局部极小等缺点，提出了一种基于多参数空间快速搜索遗传算法的网络权值优化方法.该方法采用误差均分的变尺度搜索技术来训练网络权值，将网络权值的训练转化为多参数空间的寻优问题.训练实例对比结果表明，由于采用了并行计算及变尺度搜索技术，该算法不仅收敛速度快，网络逼近精度高，而且能实现全局最优，克服了BP算法易于陷入局部极小的问题，说明了该方法的有效性.     

改进BP神经网络在个人信用评估系统的应用

针对一般BP算法收敛速度慢和易陷入局部极小值的缺陷,提出利用一种自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法对网络进行训练。该算法使BP神经网络学习速率和稳定性得到提高,并将这种改进的BP网络应用于个人信用评估系统,验证了该方法的正确性和有效性。     

基于形态学和平均梯度的小波图像融合算法

提出了一种基于形态学和平均梯度的小波图像融合算法。其基本思想是利用形态学对图像预处理,再对各图像进行小波变换,对低频部分根据分块后各子块的平均梯度和局部能量,按照一定规则选择融合系数;高频部分采取最大系数法选择融合系数。最后进行小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法能显著改善融合图像的视觉效果。     

青岛市产业结构升级空间策略研究

一个城市要想持续保持较强的竞争力,产业结构升级是永恒的主题.通过"产业梯度转移"、"企业生产转包"和园区集聚,可以进一步优化青岛产业的空间布局,同时促进青岛产业结构升级,使青岛经济保持较强的竞争力,并有利于实现城乡协调发展.     

长三角物流园区一体化规划探讨

分析了我国物流园区规划建设中存在问题、物流园区一体化规划的必要性和长三角地区物流一体化规划的优势,给出了物流园区一体化规划四个原则,并具体建立了长三角物流园区的梯度集团划分,同时对同梯度物流园区的错位发展提出了建设性意见.     

板翅式风冷换热器温度梯度的影响因素分析

板翅式风冷换热器在航空电子设备的冷却中被广泛地运用,但是对于高热流密度热源的散热,设计参数的选择不当常常会出现换热器平均温度较低,而局部的高温使电子元器件损坏的情况。用元体平衡法对板翅式风冷换热器进行分析,从降低换热器的温度梯度入手,分析一些参数对温度梯度的影响精况。     

一种尺度自适应Canny边缘检测方法

作为最优边缘检测算子,Canny算子在线性滤波及选取阈值方面具有一定的局限性.在其基础上,采用尺度可变的自适应高斯滤波器进行滤波,通过计算滤波器各滤波窗口内像素点灰度值的均值,以及该均值与当前像素点灰度值的差值,确定滤波窗口的平滑度,并将其作为高斯函数尺度的大小,在滤除噪声的同时确保了边缘信号不被平滑掉;同时采用基于简单统计法及梯度阚值法的双阈值分割方法检测经过非极大值抑制的梯度幅值图像的边缘.实验结果表明,该方法能够有效滤除噪声,且假边缘及丢失边缘的数量都比Canny边缘检测的少.     

基于马尔科夫模型的通用隐秘检测技术

对Sullivan等人提出的马尔科夫链(Markov Chain,MC)模型进行深入研究,并分析了其不能同时对空间域和频率域进行有效检测的缺陷。针对该缺陷,利用图像小波域的特性,提出了一个能够同时对空间域和频率域进行检测的改进方案,在基于模型的检测理论下,证明了该方案的有效性。实验表明,该方案具有更高的通用性和检测率。     

CIS薄膜太阳能电池吸收层用高纯CuInSe2块体材料的制备

以Cu,In,Se为原料制备了高纯CuInSe2块体材料.分别采用熔盐净化-电解-区域熔炼工艺和真空蒸馏-区域熔炼联合工艺对原料In,Se进行提纯,可获得纯度99.9999%In和99.9995%Se.采用多室真空梯度合成工艺,制备出纯度大于99.999%的CuSe、In2Se3中间化合物.将其破碎混匀后压制烧结,合成出的块体材料成分均匀、纯度大于99.999%.XRD分析表明,块体相结构为CuInSe2相.